O futuro dos bens de consumo é generativo.

Hoje, os algoritmos generativos onchain são usados principalmente no domínio das artes visuais, à medida que os artistas escrevem código para criar peças digitais e interativas, animações e impressões. No entanto, a arte é provavelmente apenas o primeiro meio aplicável para este novo processo criativo onchain. Acreditamos que a mídia generativa onchain irá proliferar em todas as outras verticais de consumo e bens de luxo, e este processo artístico permitirá exclusivamente uma nova classe de produções físicas através da manufatura generativa.

O fascínio das coleções generativas é evidente: os consumidores anseiam por produtos distintos que reflitam as suas identidades únicas, ao mesmo tempo que os atram a uma comunidade maior. Através do modelo 1/1/x, os algoritmos generativos fazem isso criando peças singulares numa coleção mais ampla com estética coesa. Estas criações únicas atendem aos gostos específicos dos indivíduos, permitindo a expressão granular dentro de uma tribo, e o seu sucesso neste empreendimento é demonstrado pela crescente popularidade dos mercados de PFP e pelas comunidades de nicho que brotam em torno de traços generativos específicos.

Curiosamente, os algoritmos generativos e as distribuições de raridade 1/1/x abordam a tensão entre a produção em massa e a personalização também. Na manufatura tradicional, criar produtos personalizados em grande escala é muitas vezes impraticável e dispendioso. No entanto, os algoritmos generativos podem ser integrados diretamente no hardware de fabricação como impressoras 3D, máquinas CNC, impressoras a laser, teares automáticos e outros dispositivos, proporcionando viabilidade em termos de produção e distribuição, oferecendo escassez e exclusividade.

Esta interação entre dinâmica social e raridade, e criação digital e produção física, prepara o terreno para uma nova classe de bens de consumo e de luxo que combinam aleatoriedade algorítmica, parametrização do utilizador final e singularidade verificável para satisfazer os desejos dos consumidores.

História da Manufatura Generativa

Os artistas têm recortado consistentemente à tecnologia como um meio de explorar novas dimensões na criatividade. Ao longo do tempo esta relação evoluiu acentuadamente, passando de puros esforços artísticos para a confluência de arte e manufatura.

1960 - Arte Generativa Primitiva: Os artistas começaram a experimentar processos algorítmicos para criar obras de arte. Usando os primeiros computadores e linguagens de programação, juntamente com ferramentas como o plotter de caneta, artistas como Manfred Mohr, Vera Molnár e Harold Cohen começaram a criar obras de arte orientadas por algoritmos.

Anos 80 - Computadores Pessoais & Revolução do Software: O surgimento dos computadores pessoais tornou as ferramentas digitais mais acessíveis. Isto permitiu que um leque mais alargado de artistas experimentassem estes novos processos artísticos.

Década de 1990 a 2000 - Nascimento & Expansão da Manufatura Aditiva: À medida que a impressão 3D surgiu e evoluiu, os artistas viram novas oportunidades. Artistas generativos começaram a experimentar estas ferramentas, criando esculturas e instalações diretamente a partir dos seus designs orientados por software.

2000s a 2010s - A arte digital encontra a fabricação digital: À medida que ambos os campos amadureciam, os artistas digitais colaborariam com fabricantes, arquitetos e designers para realizar instalações em grande escala. Projetos como a torre Hy-Fi da The Living, que usava tijolos orgânicos cultivados a partir de talos de milho e cogumelos, incorporaram princípios de design generativos na sua concepção e usaram métodos de fabrico modernos para a sua criação. Foi nessa altura que as ferramentas de software adaptadas a artistas, como o Processing, os capacitaram a criar arte programática complexa sem precisar também de um profundo conhecimento de programação.

Década de 2010 - Maturação das Ferramentas & Métodos: Plataformas de arte generativa e frameworks como o OpenFrameworks e o TouchDesigner cresceram em popularidade. Estas ferramentas, combinadas com tecnologias de impressão 3D, corte a laser e fresagem CNC mais acessíveis e sofisticadas, permitiram uma produção perfeita. Por exemplo, artistas como o Sistema Nervoso usaram algoritmos generativos para conceber joias e artigos de vestuário únicos que foram posteriormente impressos em 3D.

2020 - Convergência & Colaboração: A linha entre arte, design e manufatura tornou-se cada vez mais confusa. Instalações de arte, estruturas arquitectónicas e até objetos do quotidiano mostram agora a estética e as capacidades únicas que a combinação pode produzir. Notavelmente, a arte onchain renovou o interesse no campo da arte generativa neste momento, usando entradas criptográficas como sementes aleatórias para coleções onchain. Juntamente com novas primitivas no espaço digifísico, estamos a alcançar uma nova cabeça de praia no casamento da criação digital e da produção física.

Os artistas generativos de hoje não estão apenas a produzir arte; estão a redefinir os bens de consumo, a fundir o valor estético com o design funcional e a empurrar as fronteiras do que é possível tanto na arte como na indústria.

Experiências Web3

Dentro da web3, há uma variedade de experiências iniciais com manufatura generativa.

História da Manufatura Generativa

Os artistas têm recortado consistentemente à tecnologia como um meio de explorar novas dimensões na criatividade. Ao longo do tempo esta relação evoluiu acentuadamente, passando de puros esforços artísticos para a confluência de arte e manufatura.

1. 1960 - Arte Generativa Primitiva: Os artistas começaram a experimentar processos algorítmicos para criar obras de arte. Usando os primeiros computadores e linguagens de programação, juntamente com ferramentas como o plotter de caneta, artistas como Manfred Mohr, Vera Molnár e Harold Cohen começaram a criar obras de arte orientadas por algoritmos.
2. Anos 80 - Computadores Pessoais & Revolução do Software: O surgimento dos computadores pessoais tornou as ferramentas digitais mais acessíveis. Isto permitiu que um leque mais alargado de artistas experimentassem estes novos processos artísticos.
3. Década de 1990 a 2000 - Nascimento & Expansão da Manufatura Aditiva: À medida que a impressão 3D surgiu e evoluiu, os artistas viram novas oportunidades. Artistas generativos começaram a experimentar estas ferramentas, criando esculturas e instalações diretamente a partir dos seus designs orientados por software.
4. 2000s a 2010s - A arte digital encontra a fabricação digital: À medida que ambos os campos amadureciam, os artistas digitais colaborariam com fabricantes, arquitetos e designers para realizar instalações em grande escala. Projetos como a torre Hy-Fi da The Living, que usava tijolos orgânicos cultivados a partir de talos de milho e cogumelos, incorporaram princípios de design generativos na sua concepção e usaram métodos de fabrico modernos para a sua criação. Foi nessa altura que as ferramentas de software adaptadas a artistas, como o Processing, os capacitaram a criar arte programática complexa sem precisar também de um profundo conhecimento de programação.
5. Década de 2010 - Maturação das Ferramentas & Métodos: Plataformas de arte generativa e frameworks como o OpenFrameworks e o TouchDesigner cresceram em popularidade. Estas ferramentas, combinadas com tecnologias de impressão 3D, corte a laser e fresagem CNC mais acessíveis e sofisticadas, permitiram uma produção perfeita. Por exemplo, artistas como o Sistema Nervoso usaram algoritmos generativos para conceber joias e artigos de vestuário únicos que foram posteriormente impressos em 3D.
6. 2020 - Convergência & Colaboração: A linha entre arte, design e manufatura tornou-se cada vez mais confusa. Instalações de arte, estruturas arquitectónicas e até objetos do quotidiano mostram agora a estética e as capacidades únicas que a combinação pode produzir. Notavelmente, a arte onchain renovou o interesse no campo da arte generativa neste momento, usando entradas criptográficas como sementes aleatórias para coleções onchain. Juntamente com novas primitivas no espaço digifísico, estamos a alcançar uma nova cabeça de praia no casamento da criação digital e da produção física.

Os artistas generativos de hoje não estão apenas a produzir arte; estão a redefinir os bens de consumo, a fundir o valor estético com o design funcional e a empurrar as fronteiras do que é possível tanto na arte como na indústria.

Experiências Web3

Dentro da web3, há uma variedade de experiências iniciais com manufatura generativa.

Traine's Neolice Loom

O Craft Nouveau do Trame x CPG é uma série de coleções focadas na combinação de artesanato tradicional com arte generativa, mostrando a capacidade do código generativo para preservar os estilos de arte das culturas em todo o mundo. Navette by Alexis André foi a colecção de estreia do Craft Nouveau, onde Alexis escreveu um algoritmo que gera imagens que são concebidas para serem tecidas automaticamente pelo Tear Neolice - um tear automático que pode ingerir código para tecer peças físicas.

O ecossistema fx (hash) tem visto muita experimentação no lado da manufatura - provavelmente devido à sua abordagem sem permissão de auto-publicação. Klangteppich, um NFT dinâmico em evolução fornece instruções para um tear e permite que o coletor receba uma peça física de qualquer quadro gerado. As mini dálias contêm nos metadados do NFT as instruções para criar uma escultura de bolso de 3,5" x 2,0" a partir de 14 camadas de placa de tapete de alfa-celulose cortada a laser. Nuages possíveis cria variações na série de nuvens de Joanie Lemercier com as saídas do código recriado por uma máquina plotadora no espaço físico.

Possíveis alterações no fx (hash)

Fora do artesanato e da arte, a moda é um dos caminhos mais explorados para a produção generativa. A produção de Iteration-002 da 9dcc é um dos primeiros exemplos de combinação de designs generativos e produtos físicos. As camisas Iteration-002 foram produzidas ao vivo utilizando uma impressora que estava ligada ao algoritmo Squiggles da SnowFro. A impressora baseou-se na aleatoriedade algorítmica do código-fonte para determinar as características do design impresso na camisa e seguiu a mesma distribuição de características da coleção original de 10k.

9dcc ITERATION-002

A Tribute Brand também recentemente remixou o algoritmo Chromie Squiggle para criar roupas manufaturadas. Os suportes Chromie Squiggle podem gerar blusas personalizadas usando o seu exclusivo Chromie Squiggle, enquanto outros podem gerar blusas únicas através do algoritmo Chromie Squiggle original. A queda incluiu um suéter ODDS digital e físico derivado do código-fonte do Chromie Squiggle. Os objetos digitais servem como plantas para futuras edições de camisola e podem ser usados como skins em ambientes imersivos, e cada objeto digital ODDS exclusivo pode ser trocado por um suéter físico ODDS correspondente, feito à mão pelo Waste Yarn Project.

Outros projetos notáveis de moda generativa incluem MMerch e RSTLSS, ambos planeando experimentar aleatoriedade algorítmica e designs.

Com uma abordagem ligeiramente diferente aos bens generativos, a Deep Objects usou um motor de curadoria comunitária para reduzir um milhão de designs gerados pelo seu modelo GAN AI a uma única peça. Esta peça final está agora definida para ser impressa em 3D numa vitrine de criação de produtos gerativos alimentada pela comunidade.

A pilha de fabrico generativo

A pilha de fabrico generativo pode ser dividida em 5 camadas:

Criação: A fase inicial em que um design ou conceito é gerado usando processos algorítmicos ou de IA.

Curadoria: O processo de selecção e refinação dos designs gerados para alcançar os resultados ou especificações desejados.

Tradução: A conversão do design digital em instruções legíveis por máquina ou código a ser utilizado pelo equipamento de fabrico.

Fabricação: A produção física ou o processo de fabrico do projeto utilizando vários materiais e equipamentos.

Autenticação/Ligação: A verificação da autenticidade do produto fabricado e a ligação ao seu gémeo digital para garantir a proveniência.

Camada de Criação

A criação de um bem generativo começa com o código. Bibliotecas como p5.js e Processing fornecem ferramentas poderosas para artistas e designers criarem arte generativa. Estas bibliotecas são estendidas através da aleatoriedade onchain usando sementes geradas a partir de hashes tx, dados de token, cabeçalhos de bloco e muito mais. Motores de arte Onchain como o ArtBlocks Engine e o fx (hash) permitem que os artistas conectem facilmente essas sementes aleatórias ao seu código e cunhe uma obra de arte diretamente na cadeia.

Para os artistas de IA, esta camada está focada no desenvolvimento de modelos e no ajuste fino para criar uma estética desejada. Normalmente começam por selecionar um modelo de IA pré-existente, tal como uma rede adversária generativa (GAN) como base. Através da retropropagação, os pesos do modelo são gradualmente melhorados para gerar arte que se alinha com o estilo desejado. O artista fornece feedback através da curadoria dos resultados mais apelativos e incorporando-os de volta ao conjunto de dados de formação. Este processo iterativo continua, refinando o desempenho do modelo e permitindo ao artista explorar diferentes possibilidades. Fora dos modelos personalizados ou LoRAs de Difusão Estável, também existem ferramentas para simplificar este processo, como o Scenario.gg.

Camada de Curadoria

Após a camada de criação, as saídas do código podem ser ainda mais refinadas para corresponder à preferência de um utilizador. No contexto de codificação criativa, isto é tipicamente na forma de parametrização multijogador como o que está disponível com fx (hash) fx (params).

No contexto dos modelos generativos de IA, a curadoria tem sido feita tipicamente através de uma comunidade mais ampla de detentores de tokens, como é o caso do algoritmo generativo do Botto e do processo de design comunitário da Deep Objects.

Estúdios ou auto-publicação é a etapa final do processo de curadoria. É aqui que entram estúdios generativos como Trame e ArtBlocks para apresentar peças ao público, ou fx (hash) como auto-editor.

Camada de tradução

Assim que o algoritmo e o design estiverem definidos, o bem generativo deve ser traduzido em instruções legíveis por máquina para hardware de fabricação. A tradução é um processo relativamente simples com o objetivo de recriar uma peça no espaço físico com a maior precisão possível ao original.

A tradução pode ser feita de algumas maneiras diferentes, incluindo:

Interpretação do Artista/Colecionador. A maneira mais simples de traduzir um objeto é deixar as especificações do design físico para o artista ou colecionador. Eles tomariam decisões sobre como uma peça deve ser feita, o material a ser usado, as dimensões específicas, etc.

Traços incorporados. Uma abordagem muito mais escalável e interessante é incorporar a informação física necessária para a fabricação no próprio NFT. As características nos metadados do NFT definem as áreas de interpretação (por exemplo, a contagem de fios, o tamanho da linha, as instruções de tecelagem e muito mais para uma peça de tapeçaria).

Instanciação Direta. Uma terceira abordagem é a geração do ativo interpretável diretamente: o algoritmo generativo já está adaptado para o hardware de fabricação, ou a saída do algoritmo é um arquivo imprimível em 3D ou os vértices de uma malha 3d.

Camada de Fabricação

Após a tradução, os bens gerados são fabricados. ​​A fase de fabricação é uma etapa crítica que envolve a conversão do design virtual num objeto físico. Várias técnicas, como impressão 3D, fresagem CNC, corte a laser, impressoras robóticas e tecelagem automática, são utilizadas para criar objetos com diferentes materiais e formas.

Cerâmica generativa do Trame

Para a primeira queda do Trame com o Alexis Andre mencionado acima, o Neolice Loom foi usado como hardware de fabricação. O Neolice Loom recebe o guião personalizado do artista e reinterpreta o código no espaço 3d através da tecelagem. O trame também está a estender-se a novos meios - a imagem acima destaca uma experiência com cerâmica generativa.

Embora específico para a produção de arte generativa hoje, a Artmatr destaca o que as ferramentas de fabricação avançadas podem fazer para a produção física de itens digitais. Os artistas trabalham com a equipa Artmatr para submeter vários formatos de ficheiros digitais, tais como código, modelos 3D, ficheiros PSD (Photoshop), vetores e animações. Em seguida, definem os 'fios' físicos, incluindo parâmetros como o meio (óleo, UV, acrílico), substrato, dimensões e muito mais. Por último, isto materializa-se através do uso de máquinas como braços robóticos e impressoras de 6 eixos. São utilizadas diferentes técnicas como impressão a jato de tinta, aerografia e extrusão, e as topologias resultantes podem ser 2D, 2,5D ou 3D.

Autenticação/Camada de Ligação

Depois que o objeto físico é criado, tem de ser ligado de volta ao seu gémeo digital. Isto seria semelhante aos processos digifísicos noutros espaços como a moda. O uso de chips de comunicação de campo próximo como os fabricados pela Kong e IYK, estenografia e códigos QR são apenas algumas das técnicas para ligar o digital ao físico e fornecer certificação em torno da proveniência.

Confira o nosso post recente sobre infraestrutura digifísica aqui, ou o nosso artigo sobre moda digital que mergulha nas estratégias digifísicas específicas da moda.

Possibilidades Futuras

No futuro, prevemos que a arte generativa existente na cadeia funcionará como programas para derivativos. Vimos isso através do uso de Squiggles em uma variedade de projetos de moda, e outro exemplo antigo disso é o Terraflows, um estudo de campo de fluxo construído sobre o programa de arte Terraforms. Este tipo de arte em rede pode levar a reinterpretações fascinantes da arte generativa no espaço físico. Por exemplo, poder-se-ia usar o guião de arte Fidenza para criar layouts arquitectónicos para casas impressas em 3D.

Outra possibilidade futura interessante é a tokenização de instalações de fabrico descentralizadas para a produção de bens generativos em escala numa espécie de rede de infra-estrutura física. Amadores e fabricantes comerciais com o equipamento apropriado podem imprimir ou criar peças licitando trabalhos publicados por colecionadores ou artistas. Um token pode medir esta rede de hardware e ajudar a iniciar os custos iniciais das instalações de fabrico. Isto combina especialmente bem com um paradigma CC0 acoplado a código onchain.

Olhando ainda mais longe, a biologia sintética e/ou a fabricação de química também podem ser uma via interessante para qualidades gerativas: por exemplo, o código generativo pode ser usado para determinar algorítmicamente as características dos cristais cultivados em laboratório, fenótipos de plantas e muito mais.

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